Python で文字列にリストの要素が含まれているかどうかを効率的に確認するにはどうすればよいですか?
Python でリストの要素と一致するエレガントな文字列
Python では、文字列にリストの要素が含まれているかどうかを確認できます。 for ループを使用する:
<code class="python">extensionsToCheck = ['.pdf', '.doc', '.xls'] for extension in extensionsToCheck: if extension in url_string: print(url_string)</code>
ただし、for ループを使用せずにこのタスクを実行するより簡潔な方法があります。 「C/C」スタイルのチェックを模倣するが、正しい Python 構文を使用する次のアプローチを検討してください。
<code class="python">if any(ext in url_string for ext in extensionsToCheck): print(url_string)</code>
このソリューションでは、ジェネレーター式を利用して True/False 値のシーケンスを作成します。各値は、リストの現在の拡張子が URL 文字列で見つかるかどうかを確認します。次に、any() 関数はこのシーケンスを評価して、URL 文字列にリストの要素が含まれていることを示す True 値が少なくとも 1 つ存在するかどうかを判断します。
前のソリューションとは異なり、このアプローチでは効果的に検索を一度早めに終了します。一致するものが見つかりました。ジェネレーター式と any() 関数を使用することで、コードの簡潔さと効率の両方を実現します。
注: このソリューションでは、 URL 内で一致する文字列が見つかりました。一致の位置が重要な場合は、@Wladimir Palant が提供する、特定の文字列の位置を考慮したソリューションを検討してください。
以上がPython で文字列にリストの要素が含まれているかどうかを効率的に確認するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
